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Enregistrement W4311030171 · doi:10.22201/fm.14058871p.2023.1.83866

Deterioro cognitivo asociado a obesidad en adultos en un hospital general en Cuernavaca, Morelos

2022· article· es· W4311030171 sur OpenAlexaboutno aff
Irving G. Soriano-Ursua, Nadia I. Piña-Ramírez, Cidronio Albavera-Hernández, Laura Ávila-Jiménez

Notice bibliographique

RevueAtención Familiar · 2022
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: estimar la asociación entre deterioro cognitivo y obesidad en adultos. Métodos: estudio transversal analítico con una muestra no probabilística de casos consecutivos. Se incluyeron 112 participantes de 20 a 64 años de edad, con peso normal y con obesidad, que acudieron a la consulta externa del Hospital General Regional con Medicina Familiar No. 1, en Cuernavaca, Morelos, México. Se utilizó la escala de Evaluación Cognitiva de Montreal y se evaluaron covariables como actividad física, consumo calórico, sexo, edad, circunferencia de cintura y porcentaje de grasa corporal. Los datos se analizaron con el programa estadístico stata 11.1. Resultados: de los 112 participantes, 23 eran hombres y 89, mujeres; el rango de edad fue de 20 a 64 años (mediana 30 años). Se encontraron diferencias estadísticamente significativas (p<0.05) entre los grupos con y sin deterioro cognitivo en las variables: escolaridad, edad, nivel de grasa visceral, porcentaje de grasa corporal, circunferencia de cintura y calidad muscular. Después de ajustar por edad, sexo, nivel de educación, actividad física y consumo de calorías diarias, la obesidad se asoció significativamente con un incremento de la posibilidad de presentar deterioro cognitivo (rm = 3.77, ic 95% = 1.004-14.190, p <0,04). Conclusión: la obesidad se asoció con mayor posibilidad de presentar deterioro cognitivo, mientras que la escolaridad superior se asoció con una menor posibilidad de presentarlo.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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